Pourquoi le ROI de l’IA reste invisible, même pour ceux qui le mesurent

TL;DR

Je ne reprends pas le chiffre « 95% of pilots fail » (traduction : « 95 % des pilotes échouent ») : il est préliminaire et compte deux choses différentes. Je pense que l’absence de mesure du ROI est réelle, pas un problème de communication, et qu’elle touche aussi les abonnés individuels sans facture par appel. Je pense toujours que le code assisté par IA est rentable pour la plupart des équipes aujourd’hui. Cela reste pour moi un jugement, car rien dans ce corpus n’associe un projet terminé à un rendement chiffré vérifiable.

Affirmation	Ce qui résiste à la vérification	Statut
« Nobody can measure AI task cost or ROI » (traduction : « Personne ne peut mesurer le coût ou le ROI d’une tâche IA »)	Ed Zitron, Bloomberg Technology, 2 juin 2026 ; son argument écrit le même jour	Argument d’un commentateur sur les incitations du marché plutôt qu’un chiffre mesuré
« Only 5% of organizations see real value from AI » (traduction : « Seules 5 % des organisations tirent une vraie valeur de l’IA »)	Répété en conférence, notamment à aidevcon	Le rapport change lui-même de dénominateur : son résumé parle d’organisations, son entonnoir d’implémentation mesure les outils IA d’entreprise sur mesure
Rapport MIT NANDA derrière ces 5 %	Aditya Challapally et ses collègues, juillet 2025, PDF du rapport sur un miroir tiers	Résultat préliminaire avec limites d’échantillonnage, fenêtre de six mois et rôle institutionnel de NANDA décrit en annexe
« A token is intelligence… turning tokens into industrial ROI » (traduction : « Un token, c’est de l’intelligence… transformer les tokens en ROI industriel »)	Clément Dietschy, CEO d’Ask For The Moon, tpc, 24 juin 2026 dans les notes sources initiales	Citation conservée de ces notes ; audio exact, horodatage et date de publication restent à revérifier
214 $, réécriture de la billetterie Devoxx France	Nicolas Martignole, dont il est question dans la partie 1 de la série	Rare cas du corpus avec à la fois un projet complet et un coût vérifiable

Ed Zitron, CEO de l’agence de relations presse tech EZPR et animateur du podcast Better Offline, a déclaré à Bloomberg Technology le 2 juin 2026 que personne ne peut mesurer le coût ou le rendement d’une tâche IA. Selon lui, cette lacune laisse des entreprises comme Anthropic et OpenAI poursuivre des valorisations d’introduction en bourse sans prouver que leurs dépenses se rentabilisent. Son argument écrit publié ce jour-là conteste aussi explicitement la mesure du ROI et du coût des tâches. Le passage écrit a été vérifié pour cette révision ; le passage exact et l’horodatage de la vidéo n’ont pas été revérifiés.

C’est l’argument d’un commentateur sur les incitations du marché, sans chiffre mesuré propre.

Un second témoignage se rapproche du terrain. À DevCon London, sur la scène aidevcon en juin 2026, un participant décrivait le même problème plus directement : « Everyone is spending so much money. So much effort on this, but not actually seeing any needle movement. The needle movement is very, very small, around the 5 to 10%. And that’s the main challenge. » Traduction fidèle : « Tout le monde dépense tellement d’argent. Tellement d’efforts là-dessus, sans vraiment voir les choses bouger. Le progrès est très, très faible, autour de 5 à 10 %. Et c’est la principale difficulté. »

L’enregistrement et l’horodatage de ces propos n’ont pas été retrouvés pour cette révision. Cela reste une citation des anciennes notes sources, pas une transcription nouvellement vérifiée.

Cette invisibilité n’est pas seulement un problème macroéconomique observé de loin par les investisseurs. Elle apparaît aussi au niveau des outils. Cartographier la boîte à outils de réduction de tokens couvre un angle mort précis.

Une équipe abonnée à Claude Max ou Pro n’a aucune facture par appel à lire, car la facturation à l’usage qui a permis à Nicolas Martignole d’additionner ses dépenses Devoxx France n’existe pas pour elle. Pas de lignes de facturation ni de calcul à refaire.

Si la dépense ne devient jamais visible par appel, mesurer son rendement devient plus difficile, que le chiffre manquant se cache derrière un argumentaire d’introduction en bourse à plusieurs milliards ou l’abonnement mensuel d’un ingénieur.

Les 5 % que tout le monde cite mal

Le chiffre le plus répété dans ce corpus est une variante de « only 5% of organizations get real value from AI » (traduction : « seules 5 % des organisations tirent une vraie valeur de l’IA »). Richmond Alake, présenté dans l’enregistrement comme Director of AI Developer Experience chez Oracle, l’utilisait dans une conférence aidevcon sur le memory engineering publiée le 21 novembre 2025 pour défendre une correction précise : « The 95% that didn’t realize value and the 5% that did, the main difference was that the 5% were building agents with memory. » Traduction fidèle : « Entre les 95 % qui n’ont pas obtenu de valeur et les 5 % qui en ont obtenu, la principale différence était que ces 5 % construisaient des agents avec de la mémoire. »

Alake reprend la même répartition 95 %/5 % autour de la mémoire dans son propre post public sur le rapport. Ce post corrobore sa position ; il ne vérifie ni la formulation exacte, ni la date de mise en ligne, ni la présentation dans l’enregistrement cité ci-dessus. Ces détails restent à revérifier.

Le résumé extrait de cette conférence présente les 5 % comme une part d’« organizations » (traduction : « organisations »). C’est cette version qui circule de scène en scène.

Le rapport sous-jacent utilise aussi ce cadrage, puis change de dénominateur dans son entonnoir d’implémentation.

Le chiffre remonte au rapport The GenAI Divide: State of AI in Business 2025, écrit par Aditya Challapally et ses collègues de l’initiative NANDA du MIT Media Lab et publié en juillet 2025. Son résumé, page imprimée 3, indique que 95 % des organisations n’obtiennent aucun rendement, tandis que la section 3.2, page imprimée 6, indique qu’environ 5 % des outils IA d’entreprise sur mesure atteignent la production. Les liens pointent vers une copie tierce du rapport primaire : l’adresse PDF MIT d’origine redirige désormais vers la page de présentation du groupe. Cette révision a vérifié le texte miroir sans établir son identité à l’octet avec la copie utilisée dans la recherche initiale.

Ce sont des dénominateurs différents, et le rapport ne publie pas assez de données sous-jacentes pour les réconcilier.

Son échantillon repose aussi fortement sur des participants de conférences, plutôt que sur un ensemble représentatif d’entreprises, et sa fenêtre de mesure couvre six mois, une durée assez courte pour ne pas rendre compte d’une valeur qui se cumule sur un an ou davantage. Le rapport décrit ses limites d’échantillonnage et d’observation dans la section 8.2, page imprimée 24.

Project NANDA développe une infrastructure d’agents décentralisés en accord avec les recommandations du rapport sur la mémoire et l’intégration. Son rôle institutionnel est décrit dans les remerciements, pages imprimées 23–24 ; je n’ai pas identifié de déclaration distincte de conflit d’intérêts. Le texte disponible n’établit pas que les auteurs vendent une stack commerciale concurrente.

Rien de cela ne rend les 5 % faux. Cela rend le chiffre préliminaire, incohérent en interne et impropre à être répété sans signaler son problème de dénominateur.

Mesurer la mauvaise chose

Dans un entretien du 16 janvier 2025 avec Dion Almaer, le CEO de Sourcegraph Quinn Slack soutenait que les développeurs doivent dépasser la mesure du travail produit et prendre en compte l’impact métier. La page du producteur attribue cet argument à Slack et situe le chapitre ROI à 29:00. C’est un repère de chapitre, pas l’horodatage vérifié d’une citation exacte.

Une fois retiré le cadrage fournisseur, l’argument est méthodologique.

Un taux de complétion, un nombre de lignes de code, un pourcentage d’acceptation des suggestions d’autocomplétion : rien de cela ne dit si l’entreprise s’en porte mieux. Cela dit si l’outil a été utilisé.

Ce sont des questions différentes, et la plupart des chiffres qui circulent dans ce corpus répondent à la plus facile, celle qu’un IDE peut enregistrer automatiquement. La difficile demande que quelqu’un relie un déploiement à un montant en dollars plusieurs mois après.

Le schéma n’est pas nouveau ni propre aux outils IA. La vélocité de l’IA va dans les deux sens a documenté le même angle mort côté livraison : vélocité et dette technique montent ensemble, et aucun registre ne compense l’une par l’autre pendant qu’il reste du temps pour agir.

Une fiche de poste, pas un reçu

Clément Dietschy, CEO et cofondateur d’Ask For The Moon, a formulé la même idée dans une phrase faite pour être citée, sur le podcast français tpc le 24 juin 2026 : « A token is intelligence and enormous value. My job is turning tokens into industrial ROI. »¹ Traduction fidèle : « Un token, c’est de l’intelligence et énormément de valeur. Mon travail consiste à transformer les tokens en ROI industriel. »

Le catalogue Reshape publié par TPC sur Spotify liste l’épisode Dietschy au 25 juin et annonce un investissement chiffré et un ROI minimal. Les notes initiales consignent le 24 juin ; les dates de publication peuvent varier entre plateformes. L’audio exact, l’horodatage et le périmètre de ces affirmations de ROI n’ont pas été revérifiés ici.

La formule est nette et dit honnêtement en quoi consiste le métier une fois l’argumentaire de plateforme retiré. Le travail convertit une unité qui coûte de l’argent en un résultat que quelqu’un en aval peut désigner et défendre.

Selon ses propres termes, elle décrit une intention plutôt qu’un résultat documenté.

La phrase citée de Dietschy dit quel est son travail ; elle n’identifie pas elle-même un projet avec un rendement vérifiable. Les chiffres annoncés pour l’épisode nécessitent un examen distinct avant de juger tout l’entretien. À l’échelle plus restreinte des passages rassemblés ici, la lacune demeure : l’argument d’un analyste de marché, une statistique aux dénominateurs changeants, une correction sur la mesure à retenir et une déclaration de mission ne fournissent pas à eux seuls un rendement de projet auditable.

Ces quatre passages utilisent des registres différents, et aucun ne fournit seul cette preuve au niveau du projet.

Le chiffre accompagné d’un reçu

Mettez ces quatre affirmations côte à côte et un schéma apparaît, qu’aucune ne dit directement.

L’argument de Zitron porte sur l’absence de toute mesure. Le rapport MIT NANDA passe d’un langage au niveau des organisations à un entonnoir d’implémentation au niveau des outils. Sourcegraph dit que la mesure habituelle est la mauvaise. La phrase de Dietschy exprime une ambition.

Aucune, isolément, ne vous donne un projet avec un périmètre complet et un chiffre vérifiable à partir d’une source.

La dépense documentée dans la partie 1 de cette série le fait. 214 $, une billetterie entière reconstruite de bout en bout par un ingénieur, avec un total que Martignole a additionné à la main depuis son tableau de facturation face caméra et qui a été vérifié mot pour mot par comparaison avec la transcription.

Cette association, un projet terminé et un coût vérifiable, rend le chiffre de Nicolas Martignole utilisable comme preuve.

La plupart des affirmations recueillies pour cet article n’atteignent jamais ce seuil. Les 5 % viennent d’un rapport dont l’affirmation mise en avant et l’entonnoir d’implémentation utilisent des unités différentes sans nommer les déploiements réussis. Le progrès de 5 à 10 % décrit une tendance sans projet précis derrière. Même la formule de Dietschy, aussi nette soit-elle, décrit un métier. Ce n’est pas le compte rendu d’un travail déjà réalisé.

214 $ est un chiffre rare dans ce corpus avec cette association, un projet complet et un coût vérifiable.

C’est un coût, pas un rendement mesuré : il montre à quoi ressemble un chiffre vérifiable sans trancher la question du ROI. Tant que davantage d’acteurs ne publient pas des chiffres avec périmètre complet et source, les preuves recueillies ici ne peuvent soutenir un pourcentage précis de ROI à l’échelle du secteur.

Cela ne change pas ma lecture selon laquelle le code assisté par IA est rentable pour la plupart des équipes aujourd’hui. Cela signifie que je ne peux pas soutenir cette lecture par un chiffre sectoriel.

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YSNK

(Ce que vous devriez maintenant savoir)

• Les quatre passages examinés ici, de Zitron, MIT NANDA, Sourcegraph et Dietschy, n’associent pas seuls un projet complet à un rendement vérifiable ; les chiffres annoncés pour l’épisode Dietschy complet restent à examiner
• Le chiffre largement cité « only 5% of organizations see value » (traduction : « seules 5 % des organisations voient de la valeur ») vient du rapport MIT NANDA de juillet 2025, qui change de dénominateur entre résumé (organisations) et entonnoir d’implémentation (outils d’entreprise sur mesure)
• Un abonnement Claude Max ou Pro n’a pas de facture par appel : la dépense permettant à l’équipe de mesurer le ROI n’apparaît donc pas au niveau de l’appel
• La réécriture Devoxx France à 214 $ de Martignole, couverte en partie 1, reste la rare association de ce corpus entre un projet terminé et un chiffre vérifiable à partir d’une source
• Tant que davantage d’acteurs ne publient pas des chiffres avec cette même association, ce corpus ne peut soutenir un pourcentage précis de ROI de l’IA à l’échelle du secteur

Footnotes

1. Français original consigné dans les anciennes notes sources : « Un token, c’est de l’intelligence et énormément de valeur. Mon boulot, c’est de transformer du token en ROI industriel ». Clément Dietschy, tpc, 24 juin 2026 dans ces notes. L’audio exact et l’horodatage ne sont pas revérifiés par cette révision ; le catalogue Spotify liste l’épisode au 25 juin. ↩